基于不确定性和隔代遗传的矿用车平顺性优化

建立了八自由度的矿用自卸车整车数学模型,并基于动态仿真模型构建设计变量和不确定变量与目标函数之间的近似模型,采用双层嵌套的隔代遗传算法,内层在不确定域上求解目标函数区间,外层对设计变量寻优,对该模型进行平顺性优化.最后与确定优化的结果进行比较,得出了不确定性优化的优越性.     

改进线性兴波阻力帐篷函数法及实船型线优化

针对线性兴波阻力帐篷函数法阻力计算及相应的船型优化方法不能反映实际船体对称面形状这一局限,提出一种定义在实际船体对称面上的船体曲面近似函数,将该船体曲面近似函数代入线性兴波阻力表达式,用该表达式与原帐篷函数法计算同一船型的兴波阻力系数,对比结果表明在多数速度区间内比后者更加接近试验结果.由此表达式建立以船体型值为变量的最小兴波阻力二次规划数学模型,此模型适用于任意给定的由曲线、折线围成的非矩形船体对称面区域,尤其适用于舰船前体及其球鼻首的优化.基于二次规划优化模型对仿DDG51船型进行一系列型线优化设计,在理论上获得了20%以上的兴波阻力减阻效果.     

基于Kriging代理模型的船舶水动力性能多目标快速协同优化

引入Kriging代理模型,对船舶兴波阻力、垂荡和纵摇运动幅值进行了多目标快速优化.优化过程中,以Rankine源非线性势流理论和三维频域面元法为基础,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)并结合船体曲面修改函数对船体型线进行多目标优化设计,将高精度Kriging代理模型引入到优化进程中以解决迭代造成的耗时难题.数值分析结果表明:该优化方法能够使船型最优,在设计吃水、服务航速下有效减少航行阻力并提高耐波性能,且Kriging代理模型方法可以大幅提高船型优化效率.最后,基于雷诺平均(RANS)方程的计算流体动力学(CFD)方法对模型尺度λ为31.599的最优船型的阻力结果进行了对比验证,以证明优化结果的可靠性.     

集装箱班轮轴幅式网络区间模型

采用区间集合表示需求不确定性,提出集装箱轴幅式网络优化问题。引入风险系数,将含有区间系数的目标函数转化为确定性目标函数,建立混合整数区间线性规划模型。算例分析表明,区间集合可有效反映需求的不确定性,同时,最优决策随风险系数改变而不同,这有利于班轮公司决策者更为详细地了解网络优化结果的风险,从而谨慎规划网络。算例验证了模型的可行性。     

基于静水阻力和波浪增阻的全船线型优化

为了使船舶在波浪中航行具有更低的阻力,提出一种以静水阻力和波浪增阻为最小的多目标船型优化方法,其中静水阻力采用兴波阻力（Rankine源法）和黏性阻力（经验公式）之和来表达,波浪增阻采用丸尾孟公式来计算.以船型修改函数的参数为设计变量,在保证必要排水体积的条件下,采用非线性规划法建立船型优化模型.选择S60船型为母型进...     

船型优化方法及最小兴波阻力船型研究

本文采用线性兴波理论与波形分析相结合的方法对理论波幅函数进行修正,导出了可用于实船兴波阻力计算和船型改进的兴波阻力修正公式,并用该公式及SUMT法对高速船型进行了优化计算,得出了最小兴波阻力船型.计算和试验结果证明,本文提出的方法对船型改进是一种很有效的方法.     

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集，而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集，引入vague集进行融合扩张，研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先，定义区间值直觉模糊vague相容类，构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型，提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法，并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后，研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后，采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证，并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.     

基于膝点驱动进化算法的工程施工多目标优化

在传统的工期-成本施工优化体系上引入安全水平和环境影响两大目标,构建施工工期-成本-安全-环境多目标优化模型,采用膝点驱动进化算法KnEA进行多目标寻优。首先,构建工期-成本-安全-环境目标函数,其中安全目标函数的构建采用网络系统理论,构建工期-安全、成本-安全函数,环境目标函数考虑项目对环境的直接影响和间接影响; 然后,以工期天数、直接成本为输入,进行KnEA模型的参数设置,选取典型工程项目施工工序组合构建施工多目标优化模型。最后,利用KnEA算法求解,得到使工期-成本-安全-环境综合最优的工序执行模式组合的帕累托最优解集,与典型优化算法对比,验证了knEA算法在工程施工多目标优化中的有效性,从而证明了本文能有效指导施工过程的优化管理。     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。     

基于人工鱼群算法的交通信号灯配时优化模型

为了改善交叉口运行现状,该文构建了以车辆延误和停车次数作为优化目标的交叉口信号优化模型并对优化算法进行了研究.基于Webster算法的局限性,引入人工鱼群算法来改进目标配时方案,并分析了人工鱼群算法的实现函数,同时结合混沌理论与反馈理论对算法进行了改进来提高全局优化能力.最后针对案例交叉口,使用JAVA语言设计算法程序...